CUACE系统在乌鲁木齐空气质量预报中的效果检验

采用2013年12月1日—2014年2月28日空气质量观测数据,对CUACE系统在乌鲁木齐空气质量预报中的效果进行离线检验。结果表明,在污染物浓度和空气质量分指数方面,NO2的预报效果优于PM10和PM2.5,28 h预报时效的预报效果优于52 h预报时效;在首要污染物预报结果中,28 h预报时效的总体预报效果优于52 h,28 h预报时效中PM2.5预报正确率为65%;从空气质量等级的预报效果来看,28 h预报时效与52 h预报时效无明显差别,对NO2和PM10的预报准确率达到100%,对PM2.5三级预报准确率达到90%以上,对二、四级预报准确率在70%～80%之间,对五、六级重度污染预报值偏低两个级别或以上。     

汾渭平原CUACE模式空气质量预报性能的检验订正及环境评估

利用2019年1—6月地面环境监测资料和PM_2.5气象条件评估指数,结合滚动偏差订正方法,对汾渭平原CUACE空气质量预报产品进行了检验订正,并对气象条件和污染减排影响进行了评估。结果表明：CUACE模式对空气质量指数(AQI)、PM_2.5和SO₂浓度预报值较接近观测值,PM₁₀、CO和NO₂预报值小于观测值,O₃预报值大于观测值;对首要污染物O₃和PM_2.5及重度和严重等级污染的预报的TS评分最高,漏报率和空报率最小,预报偏差最接近1;滚动偏差订正方法对改善CUACE空气质量预报效果较为明显,尤其是对PM₁₀、O₃和NO₂改善最为明显;汾渭平原2019年上半年气象条件变化使PM_2.5浓度较2018年同期和过去5年同期分别上升了18.26%和11.18%,减排措施使PM_2.5浓度较2018年同期和过去5年...     

基于CUACE模式的合肥地区空气质量预报效果检验

为了检验CUACE模式指导产品在合肥地区的预报性能,本文利用合肥地区PM_(2.5)、PM_(10)、O_3监测资料对中国气象局下发的2014年3月至2015年2月合肥地区空气质量CUACE模式指导产品的预报效果进行了检验。结果表明:2014年3月至2015年2月合肥地区CUACE模式指导产品AQI和PM2.5浓度的预报值接近实测值,PM_(10)浓度预报值略小于实测值,O_3浓度的预报值明显偏大,但O_3浓度的预报值与实测值相关性最好,AQI、PM_(2.5)浓度和PM_(10)浓度预报值与实测值之间的相关系数均为0.3—0.4。实测空气质量等级为良时,CUACE模式空气质量等级预报的TS评分最高,漏报率和空报率最小;实测首要污染物为PM_(2.5)时,CUACE模式首要污染预报TS评分最高,漏报率和空报率最小。CUACE模式的预报性能并未随预报时效的延长而降低,CUACE模式指导产品总体预报效果较好,可为合肥市空气质量预报提供指导。     

CAPPS模式在铜川空气质量预报中的效果检验

通过对2003年1-12月铜川市区、新区污染物监测值与 CAPPS模式预报值的对比分析发现,CAPPS模式预报正确率存在明显的要素差异,NO2预报正确率很高,年平均正确率在90%以上,SO2次之,年平均70%左右,PM10预报正确率较低,年平均55%左右;该模式预报正确率有明显的地域差异,铜川市区的预报正确率比新区明显偏低;同时该模式预报正确率存在明显的季节差异,冬半年比夏半年预报结果差,以SO2表现最明显.该模式空漏报率NO2最低,SO2次之,PM10最高,漏报率存在明显的季节差异,空报率季节之间差异较小,但在地域上空报率差异明显.分析了产生误差的原因.     

基于CUACE模式产品的订正方法比较研究

分别利用一元线性回归、分季节消除偏差订正和滚动偏差订正的方法,结合实况观测资料和2014年3月—2015年2月CUACE模式产品的评估结果,对2015年3月—2016年2月中国气象局下发的CUACE模式产品进行了订正。结果表明,利用一元线性回归方程订正的效果最差,利用分季节消除偏差订正的方法能降低冬季PM10、SO2和NO2的RMSE、MB和MNB值,对于预报效果有提升作用,但该方法对其他季节的订正效果较差。而利用滚动偏差订正的方法,能够降低SO2和NO2预报值的ERMS、MB和MNB,而且对于除O3外的其他污染物相关系数具有明显的提升作用。     

亚洲沙尘暴数值预报模式（CUACE—Dust）对吉林省主要城市预报能力检验分析

本文利用亚洲沙尘暴数值预报模式（CuACE—Dust）近地面层沙尘浓度GRADS格式产品和文本格式城市最高浓度和最高沙尘暴等级产品,结合吉林省主要城市长春、白城、延吉地面观测资料,通过有无检验和分级检验两种方式,利用TS评分、预报偏差、预报效率等检验统计量对最终检验数据进行分析,从而得到该模式对吉林省沙尘天气预报能力的结论及相关原因分析,为吉林省沙尘暴天气预报方法试着做出初步探索。     

武汉市空气质量预报与检验

简单介绍了城市空气污染指数预报系统（CAPPS）的功能和特点；给出了空气污染预报条件分级的评价标准及其内容描述，根据污染指数将污染等级划分为5个级别，并指出了不同程度的空气污染可能对人体造成的不利影响以及相应的预防措施；最后，对武汉市近年来空气质量状况与预报结果进行了讨论。     

CAPPS模型在武汉市空气质量预报中的应用与检验

为了深入了解CAPPS模型对武汉市空气质量的预报效果,使用2004年10月7日至2005年5月31日逐日武汉市有关环境监测资料和CAPPS模型的预报结果,对CAPPS模型在武汉市空气质量预报中的效果进行了检验与分析。结果表明,CAPPS模型对武汉市空气质量的预报效果总体较好,预报精确度评分平均达81.99,其中PM10 API的预报值与实测值之间相关系数达到0.72。     

回归诊断在城市空气质量预报中的应用研究

城市空气质量回归预报模型的残差分布存在着不对称现象，它是由高杠杆点引起。这些高杠杆试验点的残差存在着统计天气预报意义上的不合理性，导致回归系数L5估计的误差，从而引起预报的误差。针对这些问题提出了城市空气质量的回归诊断预报模型。实例计算说明，回归诊断预报模型要优于常规回归预报模型。进一步分析指出，城市空气质量回归预报模型的不合理性并非个别例子的特殊性所造成，而是由模型的数学特点所决定，因此城市空气质量的回归诊断预报模型具有普遍     

CAPPS模型在武汉市空气质量预报中的应用与检验

利用天气学和数理统计方法,基于2013—2017年（100°—120°E,25°—45°N）范围内405个环境空气质量评价点数据、武汉市空气质量实时监测数据以及相应时段常规气象观测资料,对武汉重污染天气过程触发机制及主要影响因素进行了分析,结果表明：（1）武汉市2013—2017年空气质量重污染过程发生频率和过程平均持续时长均呈明显下降趋势。（2）引发武汉市空气质量重污染过程的天气形势在海平面气压场表现为冷空气入侵、静稳天气两种类型,形成机制分别为风力加大导致风向上游空气质量指数AQI大值区污染物输送和扩散条件较差导致本地污染物堆积。（3）典型的武汉城区重污染过程形成的天气模型为：过程开始时静稳天气下本地污染物堆积;冷空气南下时风力加大导致外源污染物输入;冷锋过境后内外源污染物叠加;冷空气影响过后扩散条件转好,过程结束。（4）空气质量实时变化与气压、风、温度、相对湿度等气象要素有密切的关系。在不同的天气形势下,应以气压的实时变化为基础,结合其它气象要素的特征,分析制作AQI精细化变化趋势预报。

     

基于CUACE系统沈阳地区春季空气质量预报的校验及修正

本文基于CUACE系统,利用2015年4—5月沈阳市大气环境观测数据对沈阳地区春季空气质量的预报效果进行了校验和修正。结果表明:CUACE模式对6种污染物(PM10、PM2.5、NO2、O3、SO2和CO)质量浓度的预报值普遍小于观测值,对PM10浓度的预报存在严重低估。CUACE模式预报的沈阳地区春季日首要污染物多为PM2.5,而观测表明沈阳地区春季PM10和PM2.5为日首要污染物的日数相当。同时,CUACE模式预报的空气污染等级与实际观测的空气污染等级相比存在较高的等级偏差率。利用污染物观测浓度和预报浓度之间的线性拟合公式修正CUACE模式的预报结果,修正后首要污染物的预报结果与实际观测结果基本吻合,同时空气污染等级的预报准确率也明显提高,提高幅度为50.0%—80.0%。     

南昌市空气质量预报产品检验分析及统计订正试验

利用南昌市环境空气质量监测数据,对比分析了WRF-Chem模式和国家级空气质量预报指导产品对6种污染物浓度的预报效果,并采用时序法、时刻法和标准化法3种训练样本构建方案,利用BP神经网络法对WRF-Chem模式和国家级空气质量预报指导产品6种污染物浓度的预报结果进行订正试验。结果表明:1)WRF-Chem模式预报的6种污染物浓度的预报误差整体比国家级空气质量预报指导产品的预报误差要小,即WRF-Chem模式的预报效果优于国家级空气质量预报指导产品。2)WRF-Chem模式6种污染物浓度预报值与观测值的均方根误差的日变化均呈波动形式,除了O3在10时开始升高到18时达到峰值以外,其余的污染物均是从10时开始下降到16时或18时达到谷值。国家级指导产品6种污染物浓度预报值与观测值的均方根误差日变化则略有不同,除了NO2和O3分别在08时和20时达到谷值以外,其他4种污染物均是在14时达到谷值。3)采用标准化法对CO、SO2、PM10、PM2.5集合订正后的误差比WRF-Chem模式的要小;时刻法、时序法对NO2、SO2、PM2.5集合订正后的误差比WRF-Chem模式的要小,预报效果对单一模式预报结果有一定改进作用。     

城市空气质量模式

一、前言 由于湍流机制及其理论至今未能获得根本突破,所以一些涉及湍流和湍流扩散的实用问题难以从理论上进行数学模拟。通常为了满足需要,不得不借助于经验或半经验的模式。评价城市的污染现状,制定城市排放标准,预报污染趋势,选择最佳工业布局,设计监测网点,以至校核某些监测值的正确性,都迫切需要有一个既能基本反映城市扩散规律,又便于计算的城市空气质量模式。     

广西城市空气质量预报技术

以南宁市为例介绍广西城市空气质量预报技术。对南宁市二氧化硫、二氧化氮和可吸入颗粒物等污染物平均浓度与气象要素的相关分析表明，污染物浓度与地面、高空气象要素相关非常好。在未来24-36小时天气预报基础上，采用动态统计预报两种模式对城市空气质量进行预报，并根据污染日的影响天气系统类型对两种模式预报结果进行订正。业务实践证明预报准确率较高。     

城市空气质量短期统计预报

文章通过污染物浓度时间序列的持续性和气象要素的相似性，进行了城市空气质量短期统计预报可行性分析。以深圳市空气中可吸入性颗粒物的污染指数预报为例，发展了一个基于MM5输出量的自知识统计模式，该预报方法在预报量本身的持续性水平上，预报效果改进15％左右，效果显著。该方法克服了常规预报方法的地域限制，只要积累足够量的污染场资料和气象要素资料，就可以自动、客观地完成具有一定准确度的空气质量短期业务预报。     

西安空气质量预报系统及检验

介绍了西安地区空气质量预报业务系统WRF-CMAQ及其预报产品,该系统主要包括:气象模式WRF(Weather ResearchForecasting Model)、稀疏矩阵排放源模式SMOKE(Sparse Matrix Operator Kernel Emissions)以及公用多尺度空气质量模式CAMQ(Community Multi-scale Air Quality Model)。初步检验表明:系统的预报结果处于合理范围,24h内对PM2.5和PM10的逐小时模拟质量浓度与实况的相关系数达到0.6以上,能够满足业务需求。     

指导预报检验与订正方法研究

针对中央气象台、山西省气象台下发的2010年精细化城镇指导预报进行准确率、空报率、漏报率检验,发现:中央台降水指导预报的准确率低于省台指导预报,气温指导预报的准确率高于省台指导预报,建立以省台降水指导预报、中央台气温指导预报为基础的地市级预报业务订正流程。分析省台降水指导预报空报漏报原因,结合本地天气形势及地形特点,建立降水、气温及灾害性天气预报指标,并对历史资料进行反查。采用条件概率,将消空率≥80%的预报指标作为消空指标,将预报准确率≥90%的预报指标作为补漏指标,对指导预报建立消空、补漏预报方法,提高市级订正预报准确率。